可以看到的是，Facebook和谷歌(Google)均重金投资人工智能，是AI领域的两大领导者。两家公司招聘大量顶级研究人员开发诸如Facebook的智能助手M，谷歌人工智能聊天机器人等项目。

　　谷歌花费了4亿美元收购造出“阿尔法狗”的团队“DeepMind”被看作是谷歌招揽人才、向人工智能领域进军的计划之一。如今的Facebook也早已从一个校园图片分享社区成长为一个市值超过3000亿美元的硅谷科技巨头。今年年初，扎克伯格在他的Facebook上透露，他的2016年新年目标是打造一个人工智能管家，就像《钢铁侠》电影中的“贾维斯”(Jarvis)。

　　正当谷歌和Facebook在人工智能竞赛中一争高下，很多公司也不甘落后。Siri是苹果公司在2012年发布的语音识别系统，成为苹果正式向人工智能进军的信号。而苹果发布的Apple watch，则表明了苹果要将人工智能进行到底的决心。此外，IBM的沃森项目曾赢得“危险边缘”竞赛，微软的图像识别技术和应用也掀起了广泛的兴趣。

　　硅谷CEO情迷人工智能之路

　

　　Facebook：

　　2014年，扎克伯格以个人身份入股人工智能公司 Vicarious。

　　2015年初，Facebook收购了语音指令创业公司Wit.AI，之后建立了语言技术部门。

　　2015年6月间，Facebook发布了旗下人工智能研究室研发的一套全新算法，称能够根据人的衣着、发型、姿势和体型等信息来推测这个人是谁，成功率高达83%。

　　2015年7月，Facebook开发代号为“Moneypenny”(简称M)的人工智能助理项目，已展开内测。

　　2015年年底，Facebook Messenger又推出Photo Magic功能，该功能可以控制用户手机中的照片集，当识别出照片中的人为用户的好友时，将自动发送提示询问用户是否需要发送该图片给该好友。

　　目前，Facebook已经建立了三个人工智能研究中心，分别位于法国巴黎、美国纽约和加州的门洛帕克，每一个实验室拥有40-50名研究员。

　　“人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。”

　　——扎克伯格

　　Google：

　　2015年3月，谷歌机器学习大规模应用于医药研发，并开发人工智能手术机器人。

　　2015年5月，谷歌在Google I/O 2015上公布了Google Now的新特性“Now on Tap”，它可以让Android操作系统的人工助手明白屏幕上发生了什么事，并采取相关行动。

　　2015年6月，谷歌的翻译应用允许用户通过摄像头来捕捉内容进行即时翻译，可以拓展到27种语言

　　2015年11月，谷歌开源第二代深度学习系统TensorFlow，该系统将机器学习算法变成了符号表达的各类图表，从而有效缩短了重新写代码的时间，被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。

　　2015年12月，谷歌开发人工智能聊天机器人。

　　总体看来，谷歌一直以来人工智能的布局符合“将机器习得技术应用到我们所有的产品之中”的目标。

　　“机器习得是一个核心的、变化的方法，我们通过它来反思我们所做的一切工作。我们将小心谨慎地将机器习技术应用到我们所有的产品之中。我们还处于机器习得技术最早的研发阶段，但是你会看到我们将以一种系统性的方式将机器习得技术应用到所有这些领域之中。”

　　——谷歌CEO桑达尔·皮查伊

　　IBM：

　　1997年，IBM用深蓝计算机战胜了国际象棋冠军，它在人工智能领域同样表现突出。

　　2011年，它与美国德克萨斯大学联合打造的“沃森”在一档智力竞猜节目中战胜了人类。

　　2014年1月初，IBM宣布组建“Watson Group”——超级计算机沃森。

　　2014年5月，IBM通过Watson Group收购了人工智能创业公司Cognea。

　　2014年8月，IBM再度发布能模拟人类大脑的SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，即“自适应塑料可伸缩电子神经形态系统”)芯片。

　　2015年4月，IBM和美敦力合作推进糖尿病护理。

　　2015年10月，20亿美元收购天气预报公司，着手商业化神经仿生芯片TrueNorth。

　　2015年11月，开源机器学习系统SystemML。

　　2015年12月，在德国慕尼黑成立汇集1000名员工的Watson物联网全球总部。

　　2016年1月29日，IBM对媒体和数据巨头Weather Company公司开展的部分业务并购交易正式完成，这是IBM扩展旗下机器人与人工智能领域平台Watson AI业务的最新行动。

　　可以看见，我们使用计算的方式正在发生改变，随着数据量暴增，我们利用云端数据中心收集海量数据，然后分析这些数据并打造出新的产业。

　　“设计公司将迎来爆发，因为人们需要快速浏览大量的信息，仅训练计算机如何利用人工智能就是一项大产业。”

　　——谷歌云计算引擎部门 Diane B. Greene

　　科技产业新的架构是硅谷前进的动力

　　与新的产业相关的词条通常是「机器学习」和「人工智能」或「A.I.」，由此孵化出的产品有着广泛的影响力，从全球规模的计算系统到普通人吃饭付款的方式。

　　这类改变是硅谷持续向前的驱动力。PC取代大型计算机不仅为苹果敞开了大门，还为开发PC 商业软件、游戏和出版业软件的公司提供了饭碗。而在联网效应和因特网带来变革中，风险投资人投资这些新计算模式的公司，又一代行业巨头们诞生了。

　　据美国Re/code网站，研究公司CB Insights最近就科技行业投资人工智能发布一份报告，报告要点如下：

　　(1)自2010年，超过45家公司和企业的风险资金部门投资了人工智能创业企业。去年，在人工智能方面的顶级企业投资者包括彭博旗下的风投公司Bloomberg Beta(投资项目包括Howdy, Domino Data Lab和DiffBot)，三星创投(Samsung Ventures)(投资项目：Expect Labs, Idibon和Winston)，日本互联网服务提供商Rakuten的风投部门(投资项目：ViSenze和Algorithmia)。

　　(2)人工智能方面的企业投资在2014年第四季度达到了峰值，在8个主要的交易中投资了1.52亿美元。2014年，创业公司在21个不同的交易中融资了2.3万亿美元。

　　(3)2015年，企业以及企业的风投部门在15个大规模交易中投资了1.28亿美元。

　　(4)2015年第四季度人工智能投资飙升，很大程度上与其中一个交易有关：谷歌投资出门问问(Mobvoi)，出门问问是专注研发中文语音搜索的公司。

　　(5)在2010年到2015年期间，企业对人工智能创业公司的投资增长了15倍。

　　

　　落伍的产业和飞奔的谷歌

　　过去十几年，智能手机、社交网络和云计算已经从为 Facebook 和 Twitter 这类公司提供养料跳跃到了 Uber、Airbnb 以及其它利用手机、个人评级系统和强大的云端远程计算机自我创造产业的公司。

　　不管你信不信，这些产业已经开始落伍。科技产业新的架构不仅建立在谷歌、微软和亚马逊的大型公共云计算上，还在于这些公司的人工智能技术。这些公司的云计算提供了更有效率、更灵活的计算资源，并可供任意公司租用，还可以对接到公司内部使用小规模的云。

　　很多人会使用谷歌搜索自动补全功能，该功能是怎么实现的呢?它是通过瞬间连接不同地区500台计算机，来猜测我们的搜索内容。谷歌地图和谷歌照片这类服务已经服务了超过10亿用户。Gmail 每天可筛选1.4PB 数据，约等同于20 亿本书提供的数据量。

　　为了处理以上所有数据，以及翻译和语音识别等任务，谷歌已经积累了大量可供用户使用的分析技术。根据Greene 的首席技术架构师 Urs H?lzle 预测，谷歌出租机器学习和软件分析的业务最终会超过其广告业务。2015年，谷歌广告收益为160.4亿美元。

　　很多创业公司已经瞄准了这个新的架构。位于加利福尼亚山景城的 Mashgin 公司使用「计算机视觉」使得零售业结算自动化。Alluxio 公司正致力于提升基于云的人工智能。最近，旧金山一家名为 Mesosphere 的公司融资7300万美元，该公司提出不同公司集团和公共云运营的解决方案。

　　“八十年代是关于电子数据表格，现在是关于如何利用机器学习。更好的地图和照片只是开始。将来会是生命科学、自动驾驶，所有一切。”

　　——知名计算机设计专家 、谷歌首个投资人 Andreas Bechtolsheim

　　

　　与此同时，美国硅谷正在疯狂抢购英国人工智能公司

　　当硅谷大佬豪赌人工智能之际，企业和人才也成为了巨头们千金一掷的筹码。

　　Autonomy、DeepMind、 SwiftKey、 VocalIQ.....每一个都是英国人工智能和机器学习创业公司，都分别被美国科技巨头——HP、Google、Microsoft 和苹果收购。

　　全世界只有少数几个人有做大规模人工智能项目的背景和经验，而这导致的问题是正当人工智能成为一项关键技术时，英国正在失去它的最出色的人工智能公司，跑到了硅谷。英国没有能与之相比的科技巨头。在过去五年，超过一半英国的风投退出(或首次公开上市，或被并购)投奔了美国投资者。而且，随着人工智能逐渐成为许多科技产品的核心，专家成为了有限资源。

　　“所有的美国大公司正致力于这个领域，然后到处寻找机会——不仅在英国，而是在世界任何地方。全世界只有少数几个人有大规模人工智能项目的背景和经验……美国大公司需要找到这些人。”

　　——Index Ventures的早期投资者Martin Mignot

　　许多被抢购的英国公司是英国顶尖大学的科研成果——这上面的公司有Evi Technologies (Amazon收购), Dark Blue Labs (Google收购), Vision Factory (Google收购)，这些要么是直接脱胎于剑桥大学、牛津大学或伦敦大学学院，要么雇员在这里受过训练。

　　另外，当大学自己的实验室孕育出的科技被这样的公司收购时，大学有时能从中受益。名字较为尴尬的牛津Isis Innovations和剑桥企业就是有名的“技术转让公司”：他们帮助大学里的创新技术商业化，确保学校获得股票回报。

　　剑桥企业的一位发言人称，机构在2014/15年的所有领域内的股票变现中赚取了1.56千万英镑(2.18千万美元)，所得收入由相关大学院系和未来投资者分摊。牛津的Isis Innovation说，去年为学校赚取了2.458千万英镑(3.44千万美元)，其中1.36千万英镑(1.9千万美元)交回到学校院系的手上。

　　“给钱挪窝”人才流入硅谷情况将被遏止

　　不过，英国的“人才流失”也有可能会被这样的事实遏止：大多数人工智能技术在英国不能注册受版权保护的软件，而且属于任何资助者的东西，只算是创造者的财产。创业公司不需要利用剑桥企业去让他们的点子商业化，不过一旦他们想得到投资和支持，就可以申请。

　　“之前，买家老是想带领人进入他们的主要办公场所，整合收购的创业公司，成为他们主要业务的一部分，但是，这已经被表明未必是最好的发展方式，更有用的是保留团队的自主权，让他们像以前一样运行，但是会拥有比以前有更多资源。这是一个更好的结果。”

　　——指数创投公司 Mignot

　　加拿大也在警惕他们的人工智能人才被硅谷挖走，多伦多大学的一位教授说过国家的人工智能优势正“悄悄从我们的指尖流逝”。也就是说，英国不是唯一担心自己的人工智能人才外流的国家，这种担忧可能只是拥有一个更强大、更成功的对手的自然结果——但是，如果所有人工智能专家都最终选择硅谷，这只会让事情变得更糟。

　　有些人认为需要防止人才外流的事件发生，人们需要帮助英国创业公司成长，给他们除了被收购之外的其它可选道路，承担风险，允许这些公司成长和转变为大规模公司，给他们发展的事件，这将很有帮助。

　　改变和创新是硅谷持续前进的动力。可以说，当硅谷玩家们开始发力新的人工智能技术时，目前所有的数据，连同计算规模和复杂性，与其带来的结果相比都是小巫见大巫。我们也许会打造一个可供所有业务使用的人工智能系统，而科技巨头与深度机器智能之间的游戏才刚刚开始。